最小距離分類是一種簡單且有效的分類思想，即在分類時(shí)按照預(yù)先定義的相似性度量將樣本分配給與其最近的類別。這篇文章將介紹如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)最小距離分類器。 使用鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類 為了演示

最小距離分類是一種簡單且有效的分類思想，即在分類時(shí)按照預(yù)先定義的相似性度量將樣本分配給與其最近的類別。這篇文章將介紹如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)最小距離分類器。

使用鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類

為了演示最小距離分類器的實(shí)現(xiàn)過程，我們將使用MATLAB自帶的鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集作為例子。該數(shù)據(jù)集包含三類鳶尾屬植物，每類有50個(gè)樣本。

加載數(shù)據(jù)集并計(jì)算平均向量

首先，我們使用MATLAB的load語句加載鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集。然后，我們計(jì)算前40個(gè)樣本的平均向量，作為每類植物的代表向量。

準(zhǔn)備測試樣本集

接下來，我們將前40個(gè)樣本用于生成模板，并將后10個(gè)樣本作為測試樣本。同時(shí)，我們定義一個(gè)測試樣本集和對應(yīng)的類別標(biāo)簽。

使用最小距離分類器進(jìn)行分類

利用最小距離分類器，我們可以計(jì)算測試樣本與三個(gè)類別之間的距離。然后，我們選擇距離最小的類別作為分類結(jié)果，并將其賦給類別標(biāo)簽數(shù)組。

計(jì)算準(zhǔn)確率

通過統(tǒng)計(jì)誤分類的樣本數(shù)量，我們可以計(jì)算最小距離分類器的準(zhǔn)確率。在本例中，最小距離分類器的準(zhǔn)確率為96.67%。

通過以上步驟，我們成功地使用MATLAB實(shí)現(xiàn)了最小距離分類器，并對鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分類。最小距離分類器是一種簡單但有效的分類方法，可廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。